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Enregistrement W4287921746 · doi:10.3389/fcosc.2022.903132

Investing in monarch conservation: understanding private funding dynamics

2022· article· en· W4287921746 sur OpenAlex
Rodrigo Solis-Sosa, Christina A. D. Semeniuk, Maxim Larrivée, Sean Cox

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Conservation Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Environmental Valuation
Établissements canadiensEspace pour la vieUniversity of WindsorSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDonationContext (archaeology)EconomicsBusinessProfit (economics)Public economicsEnvironmental resource managementMarketingMicroeconomicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Non-profit environmental organizations (NGOs) rely heavily on external donors to fulfill their mandates. However, forecasting donations for long-term planning is an elusive task at best. The non-compulsory nature of donation requires NGOs to understand how donors’ attention and funding allocations change over time as conservation scenarios change and incorporate these insights into their budgeting plans. We hypothesize that an NGO can hinder its capacity to reach its conservation goals by neglecting its donor-NGO-natural system (DNNS), which is reactive to the socio-ecological context. To test our hypothesis, we compared the ecological outcomes derived from a budgeting strategy assuming donors have a fixed willingness to pay throughout the program (open-loop) against the reality that donor preferences change over time (closed-loop) based on the evolving ecological context, partly driven by the program’s actions. Our analysis was performed using two different willingness to pay (WTP) behavioural models, one representing donors informed about the success of the program supported (GPI), and another without such information (GPI), evidencing how the underlying assumptions about the target donors can radically change the organization’s fundraising strategy. Next, we used our closed-loop approach to estimate NGO’s optimal yearly donation requests to achieve a conservation target. Finally, we tested the consequences of presuming an incorrect WTP behavioural model while estimating optimal yearly donation requests by applying the optimization results from the previous step into a model parameterized with a different behavioural model. Our model was created by coupling a discrete choice experiment (DCE) and a systems dynamics model, developing a coupled social-ecological model of the eastern Monarch butterfly ( Danaus plexippus ), a charismatic long-distant migrant butterfly that has dwindled in numbers across North America mainly due to the increases in GMO agriculture. Our results showed a significant difference in donations received and ecological outcome forecasted by an open-loop model and the actual numbers obtained by the more real-life, closed-loop model, highlighting the importance of accounting for human behaviour during the planning phase of a long-term conservation strategy. Next, when we used our closed-loop to estimate optimal donation requests, the conservation objectives and funds raised were consistently and efficiently achieved, regardless of the underlying behavioural WTP model. We also designed novel visual tools from the behaviour WTP model exploration to bridge the gap between science insights obtained from DCEs and decision-making. However, when we used closed-loop optimal donation requests obtained from one WTP behaviour model into a simulation parameterized with different WTP behavioural models, considerable ecological and financial targets deviations arose. These deviations highlight the importance of acknowledging the dynamic nature of donor’s behaviour and the need to thoroughly characterize such behaviour. Finally, we introduce a novel forecasting tool that conservation managers will have at their disposal to improve the accuracy of their budget forecasting and, ultimately, increase the program’s success rate.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,422
Score d'incertitude au seuil0,972

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,252
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,003 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle